[논문 리뷰] Near-surface Characterization Using a Roadside Distributed Acoustic Sensing Array

Siyuan Yuan, Ariel Lellouch외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 02.

Seismic Waves and Analysis참고 문헌 2인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 도로변에 설치된 분산 음향 센서(DAS) 어레이를 활용하여 도로를 지나는 차량과 지진에서 유래한 지진파를 이용해 근표면 전단파 속도(Vs) 프로파일링을 수행한다. 33 辆의 차량에서 유도된 산란 데이터를 통합하고 저주파 지진 신호를 결합함으로써 저변에서의 고해상도 자동 1차원 Vs 역해석을 달성하였으며, 결과는 50m 깊이까지 기존의 지질계측기 측정과 유사한 수준을 보이며, 환경 간섭 측정 기법보다 저비용이고 반복 가능한 대안을 제공한다.

ABSTRACT

Thanks to the broadband nature of the Distributed Acoustic Sensing (DAS) measurement, a roadside section of the Stanford DAS-2 array can record seismic signals from various sources. For example, it measures the earth's quasi-static distortion caused by the weight of cars (<0.8 Hz), and Rayleigh waves induced by earthquakes (<3 Hz) and by dynamic car-road interactions (3-20 Hz). We directly utilize the excited surface waves for shallow shear-wave velocity inversion. Rayleigh waves induced by passing cars have a consistent fundamental mode and a noisier first mode. By stacking dispersion images of 33 passing cars, we obtain stable dispersion images. The frequency range of the fundamental mode can be extended by adding the low-frequency earthquake-induced Rayleigh waves. Thanks to the extended frequency range, we can achieve better depth coverage and resolution for shear-wave velocity inversion. In order to assure clear separation from Love waves and aligning apparent velocity with phase velocity, we choose an earthquake that is approximately in line with the array. The inverted models match those obtained by a conventional geophone survey performed by a geotechnical service company contracted by Stanford University using active sources from the surface until about 50 meters. In order to automate the Vs inversion process, we introduce a new objective function that avoids manual dispersion curve picking. We construct a 2-D Vs profile by performing independent 1-D inversions at multiple locations along the fiber. From the low-frequency quasi-static distortion recordings, we invert for a single Poisson's ratio at each location along the fiber. We observe spatial heterogeneity of both Vs and Poisson's ratio profiles. Our approach is dramatically cheaper than ambient field interferometry and reliable estimates can be obtained more frequently as no lengthy cross-correlations are required.

연구 동기 및 목표

• 기존 도로변 DAS 인프라를 활용해 저비용이고 반복 가능한 근표면 지질공학적 특성 분석 방법을 개발하기 위해.
• 장기적인 상관관계를 요구하는 환경 간섭 측정 기법의 한계를 극복하고 자주 모니터링할 수 있도록 하기 위해.
• 도로 교통과 지진 사건에서 자연적으로 유도된 표면파를 이용해 고해상도 전단파 속도(Vs) 역해석을 달성하기 위해.
• 수동적인 산란곡선 선택을 제거하기 위해 새로운 목표 함수를 도입함으로써 역해석 과정을 자동화하기 위해.
• 정확성과 깊이 해상도 측면에서 기존 지질계측기 측정 결과와 비교하여 DAS 기반 Vs 모델의 정확도를 검증하기 위해.

제안 방법

• 차량에 의해 유도된 레일리파(3–20 Hz)와 저주파 지진에 의해 유도된 파동(<3 Hz)을 포함한 다양한 원천으로부터 광대역 지진파 신호를 도로변 DAS-2 어레이로 기록함.
• 33대의 통과 차량에서 유도된 산란도를 통합하여 신호 대 잡음비를 향상시키고 기본 모드 산란 데이터의 안정성을 높임.
• 저주파 지진에 의해 유도된 레일리파와 고주파 지진파를 결합하여 더 깊고 더 해상도가 높은 Vs 역해석을 위한 주파수 범위를 확장함.
• 섬세한 산란곡선 수작업 선택을 피하기 위해 새로운 목표 함수를 도입하여 섬유 길이에 따라 다수의 위치에서 독립적인 1차원 Vs 역해석을 수행함.
• 차량 하중에 의해 유도된 저주파 정적 지반 변형을 역해석하여 섬유 길이 상의 각 위치에서 푸아송 비를 추정함.
• DAS 어레이와 거의 일치하는 방향으로 지진을 선택함으로써 군속도와 위상속도를 일치시켜 레이브 웨이브 오염을 최소화함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도로변 DAS 어레이가 도로를 지나는 차량과 지진과 같은 자연적인 지진원을 이용해 근표면 전단파 속도(Vs) 프로파일을 신뢰성 있게 추출할 수 있는가?
• RQ2 저주파 지진 신호와 고주파 차량 유도 파동을 결합함으로써 Vs 역해석의 깊이 해상도와 커버리지가 어떻게 향상되는가?
• RQ3 새로운 목표 함수를 기반으로 한 자동화된 역해석 워크플로우가 DAS 기반 지구물리 측정에서 수동적인 산란곡선 선택이 필요 없도록 할 수 있는가?
• RQ4 정확성과 깊이 해상도 측면에서 DAS 기반 Vs 프로파일이 기존 지질계측기 측정 결과와 얼마나 유사한가?
• RQ5 도로변 DAS 어레이 길이에 따라 Vs와 푸아송 비의 공간적 이질성이 어떻게 나타나며, 이를 신뢰성 있게 정량화할 수 있는가?

주요 결과

• 33대의 통과 차량에서 유도된 산란 데이터를 통합하면 기본 모드가 명확하고 첫 번째 모드가 잡음이 많은 고해상도 산란 이미지가 안정적으로 생성됨.
• 0.8 Hz 이하(<0.8 Hz, 정적 변형에 가까운 상태)에서부터 20 Hz까지의 확장된 주파수 범위는 Vs 역해석의 깊이 커버리지와 해상도를 향상시킴.
• DAS를 통해 유도된 Vs 프로파일은 지질공학 서비스 회사가 수행한 기존의 지질계측기 측정 결과와 약 50미터 깊이까지 일치함.
• 새로운 목표 함수를 활용한 자동화된 역해석 과정은 수동적인 산란곡선 선택을 성공적으로 제거하여 확장 가능하고 반복 가능한 분석을 가능하게 함.
• 섬유 길이에 따라 Vs와 푸아송 비의 공간적 이질성이 관측되어 근표면 지형역학적 특성의 다양성을 시사함.
• 이 방법은 기존의 활성원천 측정 방식보다 비용과 시간을 훨씬 줄여가며 신뢰성 있고 고해상도의 근표면 특성 분석을 가능하게 함.